From Pthreads to Multicore Hardware Systems in LegUp High-Level Synthesis for FPGAs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, processor speeds have remained fairly stagnant, and to improve performance further, the industry started to increase the number of processor cores. The use of specialized hardware, such as field-programmable gate arrays (FPGAs), has also been on the rise. The traditional design methodology for FPGAs, however, requires hardware knowledge, which makes the platform inaccessible to software engineers. High-level synthesis (HLS) tools aim to resolve this issue by allowing software design methodologies to be used for FPGAs. However, HLS remains difficult to use for many software engineers, as there are tasks, such as system integration, which is still mostly a manual process. Consequently, creating a multicore hardware system on an FPGA is not feasible for most software engineers. To this end, we provide an HLS framework, which can automatically generate a multicore hardware system from software. We provide support for POSIX threads, which can be compiled to concurrently executing hardware cores that can be used in a processor-accelerator hybrid system, or in a hardware-only system without a processor. With this, we show that we can create multicore FPGA systems that can provide significant benefits in performance and energy-efficiency compared with hardware executing sequentially, and software executing on MIPS/ARM/x86 processors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle